Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## JURNAL DINDA
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 1 No. 1 (2021)
ISSN Media Elektronik: 12345-XYZ

## Pengenalan Jenis Kelamin Manusia Berbasis Suara Menggunakan MFCC dan GMM
Faisal Dharma Adhinata 1 , Diovianto Putra Rakhmadani 2 , Alon Jala Tirta Segara 3 1,2,3 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 faisal@ittelkom-pwt.ac.id, 2 diovianto@ittelkom-pwt.ac.id, 3 alon@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Biometric information that exists in humans is unique from one human to another. One of the biometric data that is easily obtained is the human voice. The human voice is identic data that can differentiate between individuals. When we hear human voices directly, it is easy for our ears to tell the person who is speaking is male or female. But sometimes male voices can resemble girls and vice versa. Therefore, we propose a human voice detection system  through  Artificial  Intelligence  (AI)  in  machine  learning.  In  this  study,  we  used  the  Mel  Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) method to extract human voice features and Gaussian Mixture Models (GMM) for the classification of female or male voice data. The experiment results showed that the system built was able to detect human gender through biometric voice data with an accuracy of 81.18%.
Keywords: voice, gender, machine learning, MFCC, GMM

## Abstrak
Informasi  biometric  yang  ada  pada  manusia  sangat  unik  antara  manusia  yang  satu  dengan  lainnya.  Salah  satu informasi  biometric  yang  mudah  diperoleh  adalah  suara manusia.  Suara  manusia merupakan data identic  yang mampu  membedakan  antar  individu.  Apabila  mendengar  suara  manusia  secara  langsung,  telinga  kita  mudah membedakan yang berbicara itu berjenis kelamin laki-laki atau perempuan. Namun terkadang suara laki-laki bisa menyerupai  perempuan,  begitu  juga  sebaliknya.  Oleh  karena  itu,  kami  mengusulkan  sistem  deteksi  suara manusia  melalui  Artificial  Intelligence  (AI)  pada  bidang  machine  learning.  Pada  penelitian  ini  kami menggunakan metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) sebagai ekstraksi fitur suara manusia dan Gaussian  Mixture  Models  (GMM)  untuk  klasifikasi  data  suara  perempuan  atau  laki-laki.  Hasil  percobaan menunjukkan  sistem  yang  dibangun  mampu  mendeteksi  jenis  kelamin  manusia  melalui  data  biometric  suara dengan akurasi 81,18%.
Kata kunci: suara, jenis kelamin, machine learning, MFCC, GMM
© 2021 Jurnal DINDA

## 1. Pendahuluan
Metode konvensional yang  masih sering digunakan untuk mengenali identitas seseorang biasanya menggunakan  ID  Card  (KTP,  SIM,  paspor,  dsb). Metode pengenalan konvensional memiliki keterbatasan, yaitu mudah rusak dan hilang [1]. Sistem pengenalan  biometric  mampu  mengatasi  keterbatasan ini  karena  sistem  identifikasi  menggunakan  bagian tubuh  manusia.  Biometric  adalah  teknik  yang mempelajari  fisik  atau  tingkah  laku  manusia  yang sering  digunakan  sebagai  input  pengenalan  pola  [2].
Keunggulan  biometrik  dalam  hal  otentifikasi  adalah kemampuannya  membedakan  satu  individu  dengan individu lain  secara akurat,  sulit diduplikasi,  dan  tidak mudah  hilang  [3].  Informasi  biometric  yang  paling mudah  didapat  dan  sering  digunakan  dalam  kehidupan sehari-hari adalah suara.
Pengenalan  gender  merupakan  hal  penting  dalam proses  keamanan.  Misalnya  dalam  sebuah  acara  yang acaranya hanya boleh didatangi oleh kaum perempuan, sangat  perlu  dilakukan  pengenalan  gender  sebagai keamanan.  Sekarang  banyak  kasus  kaum  laki-laki menyamar  sebagai  perempuan  dengan memakai  cadar,
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021)
sehingga  tidak terlihat  wajahnya.  Bahkan  sering  orang laki-laki  suaranya  bisa  dibuat  menyerupai  perempuan, begitu  juga  sebaliknya.  Oleh  karena  itu,  salah  satu pengenalan gender dapat melalui suara seseorang yang setiap orang mempunyai karakter suara masing-masing. Sampel  suara  manusia  mengandung  banyak  informasi. Pada penelitian ini melakukan analisis suara menggunakan machine learning yang dapat mendeteksi gender (jenis kelamin) orang melalui input suara orang. Metode  pengenalan  jenis  kelamin  melalui  suara  pada penelitian  ini  menggunakan  MFCC  sebagai  ekstraksi fitur dan GMM sebagai pengklasifikasi.

## 2. Metode Penelitian
Tahap Training Tahap Testing Mulai Input data training Ekstraksi fitur (MFCC) Pembentukan model (GMM)
Input data testing Ekstraksi fitur (MFCC) Pencocokan jenis kelamin Nilai similaritas (Perempuan / Laki-laki
Gambar 1. Arsitektur Sistem Klasifikasi Jenis Kelamin Manusia
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Mel  Frequency Cepstrum  Coefficients  (MFCC)  sebagai  ekstraksi  fitur suara  dan  Gaussian  Mixture  Models  (GMM)  untuk klasifikasi  jenis  kelamin  perempuan  atau  laki-laki. Gambar  1  menunjukkan  arsitektur  sistem  yang diusulkan.  Pada  tahapan  MFCC  terdapat  proses preprocessing  sinyal  suara,  yaitu  tahap  pre-emphasis. Pre-emphasis  berfungsi  untuk  menstabilkan  nilai magnitude  dari  sinyal  suara.  Sinyal  suara  pada  data training  akan  dilakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan MFCC,  masing-masing  sinyal  suara  (suara  perempuan dan  laki-laki)  mempunyai  informasi  fitur  sendiri- sendiri.  Kemudian  hasil  ekstraksi  fitur  dimodelkan dengan GMM. Selanjutnya dilakukan testing menggunakan  suara  orang  yang  berbeda  untuk mengetahui  jenis  kelamin  orang  yang  mengucapkan suara  tersebut.  Data  testing  suara  dilakukan  ekstraksi fitur  terlebih  dahulu  menggunakan  MFCC.  Kemudian model  data  training  hasil  dari  GMM  digunakan  untuk menghitung  nilai  fitur  pada  kedua  model  (perempuan dan  laki-laki).  Model  yang  menghasilkan  nilai maksimum  adalah  prediksi  jenis  kelamin  dari  data testing.
2.1. Dataset Dataset  penelitian  ini  menggunakan  data  training  dan data testing. Data yang digunakan dalam percobaan ada semuanya suara orang dewasa.
a.  Data training Data  training  menggunakan  rekaman  suara  berformat .wav  yang  terdiri  5  suara  laki-laki  dan  5  suara perempuan.
b.  Data testing
Data testing menggunakan rekaman suara rekaman dari AudioSet yang diambil dari https://research.google.com/audioset. 2.2. Frame suara
Sinyal  suara  berupa  urutan  angka  yang  menunjukkan amplitude  dari  suara  yang  diucapkan  oleh  manusia. Terdapat 3 konsep dalam pengolahan sinyal suara :
a. Framing
Suara  manusia  adalah  sinyal  non-stationary,  yang fekruensinya  berubah  –  ubah  terhadap  waktu.  Untuk kebutuhan  analisis  sinyal  suara,  perlu  dilakukan perubahan ke sinyal stationary. Proses perubahan dapat dilakukan dengan membagi sinyal suara menjadi frame pendek  20  sampai  30  ms.  Framing  adalah  membagi sinyal  suara  menjadi  beberapa  frame  yang  bertujuan untuk memudahkan dalam perhitungan dan  melakukan analisis sinyal, satu frame terdiri dari beberapa sampel tergantung  pada  tiap  berapa detik  suara  akan  disampel dan berapa besar frekuensi samplingnya [4]. Gambar 2 menunjukkan perbedaan sinya suara non-stationary dan stationary.
a
b
Gambar 2. Sinyal suara, a) sinyal non-stationary b) Sinyal stationary
b. Overlapping Overlapping  adalah  proses  yang  diawali  dengan membandingkan panjang data yang akan dioverlapping dari  masing-masing  frame  dari  beberapa  frame  yang akan  digabungkan.  Setelah  itu  akan  dibandingkan  dan dicari  mana  yang  paling  pendek  dari  keduanya  akan dijadikan  patokan  dalam  penentuan  banyak  data  yang akan  diproses  overlapping.  Kehilangan  sampel  pada awal  dan  akhir  frame  menyebabkan  kesalahan  pada representasi  frekuensi.  Untuk  itu  perlu  dilakukan overlapping  frame  yang  pada  umumnya  antara  10-15 ms.  Gambar  3  menunjukkan  overlapping  frame  pada sinyal suara.
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021)
Gambar 3. Overlapping frame pada sinyal suara
c. Windowing
Dalam  melakukan  pemrosesan  sinyal,  input  yang dimasukkan  akan  terbentuk  sinyal  yang  amplitudonya bervariasi pada awal maupun akhir frame. Hal tersebut dapat menghambat pemrosesan sinyal dan menghasilkan  keluaran  yang  kurang  akurat.  Untuk  itu perlu  diaplikasikan  suatu  window  penghalus  pada setiap melakukan overlapping antara satu frame dengan frame  yang  lain,  sehingga  dapat  dibangkitkan  suatu fitur yang lebih halus sepanjang durasi tersebut. Fungsi window  dilakukan  dengan  mengecilkan  amplitudo sampai angka 0 pada akhir sinyal.

## a b
Gambar 4. a) sinyal stationary b) windowing sinyal

## 2.3. Ekstraksi Fitur menggunakan MFCC
Setelah  dilakukan  ekstraksi  pada  frame  suara,  tahap selanjutnya  adalah  mendapatkan  fitur  menggunakan MFCC  untuk  setiap  frame  suara.  MFCC  mengubah nilai sinya suara kedalam domain cepstral. Secara teori, ucapan  diasumsikan  sebagai  sumber  konvolusi  (udara yang  dikeluarkan  dari  paru-paru)  dan  filter  (saluran suara  manusia).  Tujuan  dari  metode  ini  adalah  untuk melakukan  ektraksi  pada  filter  dan  menghapus  bagian sumber. Tahapan MFCC ditunjukkan pada Gambar 5.
a. Pre-emphasis
Pre-emphasis  berfungsi  untuk  menstabilkan  nilai magnitude  dari  sinyal  suara.  Persamaan  pre-emphasis ditunjukkan pada persamaan (1).
(1)
dimana:
: nilai sampel ke-n
: konstanta pre-emphasis,
b. Frame Blocking
Framing  berfungsi  membagi  sinyal  suara  menjadi beberapa frame dengan panjang sampel tertentu. Sinyal suara  yang  terdiri  dari sampel akan  dibagi menjadi beberapa frame yang berisi N sampel, masing- masing frame akan dipisahkan oleh
[5].
Start Input Suara Pre-emphasis Frame Blocking Windowing Fast Fourier Transform (FFT) Mel Frequency Wrapping Discrete Cosine Transform (DCT) Cepstrum End Gambar 5. Tahapan metode MFCC
c. Windowing
Windowing  berfungsi  meredam  noise  yang  muncul  di kedua  ujung  frame.  Proses  windowing  yang  dipakai pada  penelitian  ini  adalah  proses  Hamming  Window, proses  tersebut  dapat  dituliskan  dalam  persamaan  (2) [6].
(2)
Dimana:
: Jumlah sample pada masing-masing frame
:
d. FFT
Fast  Fourier  Transform  (FFT),  diguanakan  untuk mengubah  domain  waktu  ke  domain  frekuensi.  Proses FFT dapat dituliskan dalam persamaan (3) [7].
(3)
Dimana: : Frekuensi
: : Jumlah sample pada masing-masing frame
: bilangan imajiner
:
e. Mel-frequency wrapping
Pada  tahap  ini,  sinyal  suara  pada  domain  frekuensi diubah  menjadi  domain  frekuensi  mel.  Persamaan
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021)
untuk  menghitung  skala  mel  pada  frekuensi  dalam  Hz sebagaimana persamaan (4).
(4)
dimana:
: nilai frekuensi mel dari Tahap ini menghasilkan sejumlah mel filter bank. Nilai mel  filter  bank  merepresentasikan  seberapa  besar energi  pada  rentang  frekuensi  yang  ada  pada  masing- masing filter mel [3].
f. DCT
DCT (Discrete Cosine Transform) untuk mengubah ke dalam  domain  waktu.  Persamaan  DCT  ditunjukkan dalam persamaan (5) [8].
(5)
Dimana:
: koefesien cepstrum mel-frequency : mel frekuensi :  bilangan  bulat  dari (jumlah  total
sampel) : jumlah coefficient
Proses  ini  akan  menghasilkan  log  dari  perkalian  DCT yang  sudah  diubah  ke  domain  waktu.  Hasil  log perkalian  domain  waktu  ini  menghasilkan  mel- frequency cepstrum coefficient (MFCC) [9].

## 2.4. Training Gender menggunakan GMM
Untuk  melakukan  pengenalan  terhadap  jenis  kelamin (gender)  dari  data  ekstraksi  fitur,  maka  dimodelkan kedua  gender  (perempuan  dan laki-laki)  menggunakan metode  GMM.  GMM  adalah  model  klastering probabilitas  untuk merepresentasikan ada  tidaknya  sub populasi  dari  semua  populasi  [10].  GMM  berfungsi untuk  memodelkan  sejumlah  data  menjadi  sebuah distribusi  Gaussian  dengan  parameter  mean dan variance tertentu.  Mean adalah  titik  pusat  dari distribusi  Gaussian  sedangkan  variance adalah ukuran  persebaran  nilai  pada  set  data.  Kelebihan metode  GMM  adalah  mampu  memodelkan  lebih  dari satu  Gaussian  untuk  sebuah  set  data.  Konsep  training pada  GMM  menggunakan  distribusi  probabilitas  dari sebuah  kelas  dengan  kombinasi  linear distribusi Gaussian  atau  yang  dikenal  sebagai  komponen  GMM. Nilai probabilitas pada data (fitur vector) didefinisikan dengan persamaan (6).
(6)
dimana
adalah Gaussian distribution
Data  training dari  kelas digunakan  untuk menentukan  parameter rata-rata , matriks  co-variance ∑  dan  bobot pada  komponen .  Tahap  pertama adalah mengidentifikasi kluster pada data menggunakan  algoritma  K-means  dan  memberikan
bobot  yang  sama
pada  masing-masing  kluster.
Gaussian distribution dipasangkan  dengan  kluster . Parameter , , dan dari semua kluster diupdate pada setiap  iterasi  sampai  konvergen.  Metode  yang  sering digunakan  dalam  hal  ini  adalah  algoritma  Expectation Maximization  (EM).  Algoritma  EM  adalah  sebuah prosedur  iteratif  untuk menghitung  estimasi  Maximum Likelihood  (ML)  yang muncul pada hidden  data.  Pada estimasi  ML,  kita  ingin  menghitung  model  parameter dengan  kemungkinan  paling  besar  bagi  data  yang terobservasi.

## 2.5. Evaluasi menggunakan data testing
Data testing menggunakan rekaman dari AudioSet yang diambil dari https://research.google.com/audioset. Data testing  dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan  ukuran  frame 25 ms dan overlap antar frame 10 ms. Selanjutnya nilai log-likelihood  pada  masing-masing  frame  setiap sampel, , pada masing-masing jenis kelamin
yaitu dan
dilakukan  perhitungan.  Menggunakan  persamaan Gaussian  distribution,  log-likelihood  pada  frame  suara wanita dilakukan perhitungan dengan mengganti dan ∑ pada model GMM perempuan. Hal  yang sama juga diterapkan pada model GMM laki-laki.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Percobaan  ini  menggunakan  sampel  suara  mahasiswa Magister  Ilmu  Komputer  UGM  sebagai  data  training. Sampel  yang  diambil  berjumlah  10  suara,  5  suara perempuan  dan  5  suara  laki-laki.  Rekaman  suara dilakukan  dengan  membaca  berita  pada  internet  dan direkam menggunakan smartphone dengan sample rate 16  kHz  dan  disimpan  menggunakan  format  (.wav). Perekaman  suara  untuk  data  training  masing-masing berdurasi 30 detik.
Selanjutnya  untuk  data  testing  menggunakan  rekaman dari
AudioSet
yang diambil dari https://research.google.com/audioset  dengan  jumlah data suara perempuan 550 data dan suara laki-laki 550 data. Semua data berdurasi 10 detik dan menggunakan sample  rate 16 kHz. Rekaman data testing menggunakan  Bahasa  Inggris  untuk  menguji  tingkat akurasi  metode  MFCC  dan  GMM  ketika  dimatchkan dengan data training Bahasa Indonesia.
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021)
3.1. Sinyal suara
Suara  manusia  antara  individu  yang  satu  dengan  yang lainnya  memiliki  perbedaan.  Namun  demikian  dalam perbedaan-perbedaan  tersebut  masih  terdapat  adanya
kesamaan  antara  suara  perempuan  yang  satu  dengan perempuan  yang  lain  dan  antara  laki-laki  yang  satu dengan laki-laki yang lain. Gambar 6 dan 7 merupakan hasil gelombang sinyal suara perempuan dan laki-laki.
Data training 1 Data training 2 Data training 3
Gambar 6. Gelombang sinyal suara data training perempuan
Data training 1 Data training 2
Data training 3
Gambar 7. Gelombang sinyal suara data training laki-laki
Karakteristik  suara  perempuan  dan  laki-laki  apabila didengarkan  dengan  seksama,  suara  perempuan cenderung  lebih  tinggi  dibanding  suara  laki-laki. Melalui perbedaan tersebut, bisa dilakukan identifikasi terhadap  suara  manusia  dengan  analisis  perbandingan frekuensi  suaranya  untuk  klasifikasi  suara  perempuan atau laki-laki.
3.2. Pemodelan data training
Pada tahap training, hasil ekstraksi fitur metode MFCC dilakukan  proses  training  menggunakan  GMM  yang masing-masing  menghasilkan  model  perempuan  dan laki-laki  dengan  file  ekstensi  (.gmm).  File  hasil pembuatan model ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil pemodelan sinyal suara perempuan dan laki-laki
GMM  merepresentasikan  setiap  distribusi  dari  jumlah bobot  komponen  M  (mixture)  Gaussian.  Pada percobaan  ini  menggunakan  variasi  mixture  GMM, yaitu  4,  8,  dan  16.  Pada  tahap  testing,  hasil  ekstraksi fitur  data  testing  dibandingkan  dengan  model  gender pada  tahap  training.  Sebagai  hasil  pengenalan  suara perempuan  atau  laki-laki,  kriteria  log-likelihood menunjukkan  bagaimana  data  testing  di match kan
terhadap  model  hasil  training.  Nilai  terbesar  pada  log- likelihood  sebagai  hasil  pengenalan  gender  pada percobaan ini.
3.3. Matching feature data testing
Hasil  percobaan  menggunakan  1100  data  suara manusia  yang  terdiri  dari  550  suara  laki-laki  dan  550 suara perempuan disajikan pada Tabel 1.

## Tabel Hasil pecobaan dengan variasi mixture GMM
Mixture GMM Hasil Klasifikasi Gender Akurasi Benar Salah 4 828 272 75,27% 8 865 235 78,63% 16 893 207 81,18%
Berdasarkan  Tabel  diatas  terlihat  semakin  banyak mixture pada GMM akurasi klasifikasi gender semakin meningkat.  Akurasi  terbaik  diperoleh  dengan  mixture GMM 16 yaitu 81.18%.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  ini  memberi  gambaran  klasifikasi  jenis kelamin  melalui  data  biometric  manusia  yaitu  suara. Salah  satu  manfaat  pengenalan  suara  adalah  sebagai keamanan  dari  tindak  kejahatan,  terutama  bagi  kaum perempuan.  Penggunaan  kombinasi  metode  MFCC
Jurnal DINDA ( Indonesian Journal of Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial Intelligence ) Vol . 1 No. 1 (2021)
sebagai  ekstraksi  fitur  dan  GMM  sebagai  klasifikasi data  suara  laki-laki  dan  perempuan,  sistem  yang dibangun  menghasilkan  akurasi  81,18%.  Penelitian kedepan  dapat  memodifikasi  atau  menggunakan kombinasi metode lain untuk memperoleh hasil akurasi yang lebih akurat.

## Daftar Rujukan
[1] A.  A.  Andarinny,  C.  E.  Widodo,  and  K.  Adi, “Perancangan  Sistem  Identifikasi  Biometrik Jari  Tangan  Menggunakan  Laplacian  Of Gaussian  dan  Ektraksi  Kontur,” Youngster Phys. J. , vol. 6, no. 4, pp. 304–314, 2017.
[2] F. T. Elektro, U. Telkom, and D. Tree, “Deteksi Kepribadian Anak Dengan Sidik Jari Menggunakan  Metode  K-  Nearest  Neighbor  ( Knn ) Dan Decision Tree Detection of Children ’  S  Personality  With  Fingerprint  Using  K- Nearest  Neighbor  (  Knn  )  and  Decision  Tree Methods,” vol. 6, no. 2, pp. 5549–5556, 2019.
[3] D.  K.  Putra,  I.  Iwut,  and  R.  D.  Atmaja, “Simulasi  Dan  Analisis  Speaker  Recognition
Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum  Coefficient  (mfcc)  Dan  Gaussian Mixture  Model  (gmm),” eProceedings  Eng. , vol.  4,  no.  2,  pp.  1766–1772,  2017,  [Online]. Available: http://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id /index.php/engineering/article/view/487/460.
[4] D.  T.  Handoko  and  P.  Kasih,  “Voice Recognition  untuk  Sistem  Keamanan  PC Menggunakan  Metode  MFCC  dan  DTW,” Gener.  J. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  57–68,  2018,  doi: 10.29407/gj.v2i1.12058.
[5] M.  Azizah,  A.  Hidayatno,  and  Y.  Christyono, “APLIKASI PENGENAL PENGUCAP BERBASIS IDENTIFIKASI SUARA
DENGAN EKSTRAKSI
CIRI MEL- FREQUENCY  CEPSTRUM  COEFFICIENTS (  MFCC  )  DAN  KUANTISASI  VEKTOR Mega Tiara Nur Azizah *) , Achmad Hidayatno ,  and  Yuli  Christyono  Abstrak  Pendahuluan Metode,” Transient , vol. 6, no. 4, pp. 639–643,
2017.
[6] A.  K.  Munggaran,  E.  C.  Djamal,  and  R. Yuniarti, “Identifikasi Suara Pengontrol Lampu
Menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients  dan  Hidden  Markov  Model,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  2017 ,  pp.  17–22, 2017.
[7] A.  Syaifuddin  and  S.  Suryono,  “Fast  Fourier Transform  (Fft)  Untuk  Analisis  Sinyal  Suara Doppler Ultrasonik,” Youngster Phys. J. , vol. 3, no. 3, pp. 181–188, 2014.
[8] I.  P.  Prawiro,  R.  Magdalena,  and  I.  N.  A. Ramatryana,  “SIMULASI  DAN  ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE
DISCRETE  COSINE  TRANSFORM  (DCT)
DAN MODIFIED DISCRETE COSINE TRANSFORM (MDCT) PADA PEMISAHAN REFF  LAGU,”  vol.  5,  no.  3,  pp.  5513–5520, 2018.
[9] S.  Helmiyah,  A.  Fadlil,  and  A.  Yudhana, “Pengenalan Pola Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Mel- Frequency  Cepstral  Coefficients  (MFCC),” CogITo  Smart  J. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  372,  2019, doi: 10.31154/cogito.v4i2.129.372-381.
[10] J.  W.  G.  Putra,  “Pengenalan  Konsep Pembelajaran  Mesin  dan  Deep  Learning,”  vol. 1.4,  pp.  1–235,  2020,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/32370 0644.